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这是模式分类中的课程代码, 其中包含所有的模式分类算法的实现实验, 程序时用matlab写的,代码质量较高,对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值, 其中经典的算法有:均值聚类算
FCM,模糊C均值聚类的MATLAB实现
基于模糊c均值聚类的图像分割,有较好的效果主要点:模糊c均值聚类
模糊C均值聚类算法可有效的解决遥感信息的不确定性和混合像元的划分。文中基于matlab平台、采用模糊C均值聚类对遥感影像进行分类,并运用混淆矩阵对分类结果进行了精度评定。实验结果表明,基于模糊C均值聚
模糊C均值聚类Matlab源程序,结合数据进行实验,效果较好.
c均值模糊聚类的matlab程序,加GUI交互式界面。智能计算方面的。
FCM算法两种迭代形式的MATLAB代码,供数据挖掘、模式识别或图像处理等方面参考
一种基于改进模糊C均值聚类的快速彩色图像分割,王丽丽,肖德贵,提出了一种基于均值漂移和聚类有效性评判的模糊C均值聚类算法(FCM),利用均值漂移初始化聚类中心,并结合聚类有效性指标确定最佳聚
基于粒子群的模糊C均值聚类算法不同模式的比较,黄新建,,本文把标准粒子群优化算法应用于模糊C均值聚类算法中,详尽地比较了异步模式和同步模式聚类效果。首先介绍了相关算法和粒子群算��